# 2.	使用jiaba和词云完成以下操作
import jieba
from wordcloud import WordCloud
from python_ai.common.xcommon import sep
import matplotlib.pyplot as plt

# 题目：
# ‘王老师饿了一天没吃东西，看到其他老师桌子上有苹果，以帮人洗苹果为由，吃别人的苹果’
text = '王老师饿了一天没吃东西，看到其他老师桌子上有苹果，以帮人洗苹果为由，吃别人的苹果'
# (1)	分词处理
# ①	将题目中的语句使用jieba进行分词
sep('将题目中的语句使用jieba进行分词')
result = jieba.lcut(text, cut_all=False)
print('/'.join(result))

# ②	去除单词长度小于等于1的词
sep('去除单词长度小于等于1的词')
result = [wd for wd in result if len(wd) > 1]
print('/'.join(result))

# (2)	词云处理
# ①	创建词云处理
# ②	将题目处理后的语句的词频进行词云可视化处理
sep('将题目处理后的语句的词频进行词云可视化处理')
text = ' '.join(result)
wc = WordCloud(background_color='white',
                width=800,
                height=800,
                margin=5)
pic = wc.generate(text)
plt.imshow(pic)
plt.axis('off')
plt.show()
